灰度歸一化在鼻竇CT圖像中的應(yīng)用

上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)教研室(上海 200025)

朱浩棟 陳 瑛 龔著琳

章 魯

灰度歸一化在鼻竇CT圖像中的應(yīng)用

上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)教研室(上海 200025)

朱浩棟 陳 瑛 龔著琳

章 魯

目的設(shè)計(jì)一種快速有效的鼻竇CT圖像灰度歸一化處理方法，消除或減小采用不同窗參數(shù)設(shè)置的鼻竇CT顯示圖像之間同質(zhì)組織不同灰度上的差異。方法數(shù)字化圖像預(yù)處理后，像素灰度做相對(duì)光密度轉(zhuǎn)換得到歸一化圖像；實(shí)驗(yàn)同時(shí)評(píng)估了轉(zhuǎn)換前后圖像和病變組織的灰度準(zhǔn)確性和一致性。結(jié)果鼻竇CT圖像灰度歸一化處理后同一性質(zhì)的病變組織灰度均值和方差比處理前更趨于一致。結(jié)論該方法運(yùn)算速度快，受外界條件的影響較小，有利于后續(xù)圖像識(shí)別和檢索等操作。

鼻竇CT圖像; 灰度歸一化; 數(shù)字掃描; 相對(duì)光密度

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，使得數(shù)以千兆萬兆計(jì)的醫(yī)學(xué)圖像信息日增月長[1]。在現(xiàn)有的集群、網(wǎng)格和云計(jì)算環(huán)境中存儲(chǔ)著海量的醫(yī)學(xué)圖像。因圖像獲取條件的不同存在著質(zhì)量差異，其中經(jīng)膠片掃描后數(shù)字化保存的醫(yī)學(xué)圖像大量存在。無論人工還是計(jì)算機(jī)診斷，都是通過不同級(jí)別的灰度顯示確定某種組織的解剖或者病理信息。對(duì)組織密度及其分布研究，進(jìn)而分析判斷病情現(xiàn)狀以及預(yù)期未來進(jìn)展，主要依靠灰度分析。

但在醫(yī)學(xué)成像及存儲(chǔ)過程中，即便是同質(zhì)的人體組織也可能會(huì)表現(xiàn)為不一致的灰度信息。這種灰度不一致性不只是出現(xiàn)在不同病例的影像數(shù)據(jù)之間，也可能出現(xiàn)在同一病例的不同掃描序列之間，甚至出現(xiàn)在相同病例的同一掃描序列內(nèi)部[2]。

因此，在消除由成像參數(shù)設(shè)置等造成的灰度差異的同時(shí)，又保留圖像中具有一定診斷作用的灰度差異，對(duì)后續(xù)的圖像分割、配準(zhǔn)操作有重要作用[3]。灰度歸一化處理可以消除成像因素對(duì)圖像灰度的影響，尤其對(duì)像素灰度信息受到窗設(shè)置參數(shù)的影響很大的CT顯示圖像，減小不同圖像之間同種性質(zhì)組織灰度上的差異，為后續(xù)的圖像處理提供有效的支持。

1 灰度歸一化方法

采用外加標(biāo)記物的方法可以準(zhǔn)確地標(biāo)定成像組織的圖像灰度[4]，但受到操作條件的限制而不能廣泛應(yīng)用。James.D.Christensen[5]在進(jìn)行大腦磁共振的研究中，采用了計(jì)算直方圖偶階導(dǎo)數(shù)來歸一化腦灰質(zhì)、白質(zhì)的圖像灰度。Juergen Dukart等人[6]對(duì)阿爾茨海默癥的FDG_ PET圖像采用了小腦和周圍組織的灰度歸一化處理方法，以便后續(xù)算法更易于發(fā)現(xiàn)癡呆和劃分疾病程度。

在磁共振圖像歸一化過程中，Dominik等人[7]采用了分等級(jí)模型，采納組織類別分割的結(jié)果作為灰度歸一化的先驗(yàn)知識(shí)，用作組織類別標(biāo)簽輸入歸一化處理中。

為提高同類別象素間灰度差異對(duì)不同類別間的灰度差異不敏感性，文獻(xiàn)[8]采用了圖像灰度級(jí)和對(duì)比度歸一化方法用于對(duì)象識(shí)別。文獻(xiàn)[9]對(duì)乳腺X線成像采用了遺傳算法和非線性算法兩種方法進(jìn)行灰度級(jí)的歸一化。歐洲醫(yī)學(xué)網(wǎng)格研究中推出了Standard Mammogram Form(SMF)算法[10]，利用成像信息計(jì)算像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的非脂肪組織厚度，推算出歸一化的hint值來表示圖像中非脂肪組織的灰度，克服了密度組織表示上灰度的不確定性。

上述的灰度歸一化方法，采用圖像直方圖或者圖像組織特征對(duì)灰度作歸一化，均取得了很好的實(shí)驗(yàn)效果。

2 相對(duì)光密度轉(zhuǎn)換

醫(yī)學(xué)膠片圖像掃描數(shù)字化過程中是通過膠片上的光密度改變來表示光線通過膠片前后的變化。光密度(Optical Density)的理論基礎(chǔ)則來源于Lambert-Beer吸收定律(見公式2-1)，說明物質(zhì)對(duì)單色光吸收的強(qiáng)弱與吸光物質(zhì)的濃度(c)和液層厚度(b)間的關(guān)系的定律，是光吸收的基本定律。

圖1 -5分別為不同處理階段的顯示圖像。圖1為掃描獲取的原始灰度圖像；圖2為從圖1降噪后灰度調(diào)整為256級(jí)；對(duì)圖2進(jìn)行灰度歸一化后得到圖3；圖4、圖5分別為從圖2、圖3像分割得到的鼻竇內(nèi)病變組織。

A=Log(Iin/Iout)=KCb (2-1)

A：光密度；Iin：入射光強(qiáng)度；Iout：透射光強(qiáng)度；K：比例常數(shù)；C：物質(zhì)濃度；b：物質(zhì)厚度

根據(jù)上式，可由光強(qiáng)度計(jì)算出光密度：

OD=-Ln(I/I0)=lnI0-lnI(2-2)

其中：OD為光密度；I0是入射光強(qiáng)度；I為透射光強(qiáng)度。

光密度易于計(jì)算，但無法消除加性誤差和系統(tǒng)誤差，因此本實(shí)驗(yàn)中引入了相對(duì)光密度(ROD)這一衍生參數(shù)。相對(duì)光密度可以是對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的單個(gè)像素而言，也可以是根據(jù)統(tǒng)計(jì)公式計(jì)算目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各像素的統(tǒng)計(jì)特性。其計(jì)算公式如下：

Rod=∑N/∑M (2-3)

其中∑M表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素的總數(shù)；∑N表示該區(qū)域內(nèi)灰度值小于G值的像素總數(shù)。

由式(2-3)像素的絕對(duì)光密度和灰度之間的單調(diào)關(guān)系可知，絕對(duì)光密度大于OD的像素?cái)?shù)等于灰度值小于相應(yīng)像素點(diǎn)灰度值的像素?cái)?shù)。因此在后續(xù)計(jì)算中，可通過灰度值小于G(x,y)的像素?cái)?shù)來計(jì)算Rod。

3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

CT能夠準(zhǔn)確顯示鼻道竇口復(fù)合體區(qū)的解剖變異[11]，是鼻竇內(nèi)窺鏡術(shù)前必不可少的檢查方法。圖像常用兩種窗對(duì)比觀察：軟組織窗(窗位65HU，窗寬350HU)和骨窗(窗位200HU，窗寬2000HU)。膠片掃描后的圖像難以通過窗參數(shù)進(jìn)行灰度調(diào)整，只能依靠圖像本身的灰度信息進(jìn)行優(yōu)化。

首先，對(duì)圖像做基本的降噪聲預(yù)處理，去除無關(guān)的文字信息；其次，掃描后的圖像灰度級(jí)范圍不等，因此調(diào)整灰度級(jí)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成256級(jí)；然后對(duì)像素灰度進(jìn)行相對(duì)光密度轉(zhuǎn)換(按公式3-3)，得到歸一化后的圖像。

為評(píng)估采用該方法處理后圖像中的同種性質(zhì)組織是否具有相同或相似的灰度值，從而能夠進(jìn)行圖像的組織對(duì)比和診斷,實(shí)驗(yàn)分割提取了鼻竇竇腔內(nèi)的病變軟組織，計(jì)算區(qū)域灰度分析其歸一化的效果。

本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集自上海交通大學(xué)附屬仁濟(jì)醫(yī)院五官科鼻內(nèi)窺鏡手術(shù)病例的CT圖像，共15例，采用Visual C++編程處理圖像計(jì)算。采用手工勾畫邊界分割方法，將竇腔內(nèi)的病變軟組織進(jìn)行分割，計(jì)算歸一化前后全圖以及病變組織的平均灰度信息，采用SPSS 14.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

表1為病變組織灰度統(tǒng)計(jì)的均值與方差。

對(duì)歸一化前后病變組織灰度均值的變異系數(shù)，結(jié)果見表2。

表1 歸一化前后病變組織平均灰度統(tǒng)計(jì)分析

表2 變異系數(shù)比較結(jié)果

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)圖像由不同病例掃描轉(zhuǎn)換而來，由表3.1的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，由于成像窗參數(shù)不同，使得在轉(zhuǎn)換后的顯示圖像中，竇腔內(nèi)病變組織的灰度有很大的差異。病變組織的平均灰度標(biāo)準(zhǔn)差為7.8，灰度均值數(shù)據(jù)的變異系數(shù)為5.8%，對(duì)于與閾值相關(guān)的圖像處理以及灰度特征檢驗(yàn)增加了計(jì)算的難度。經(jīng)過灰度歸一化處理之后，病變組織的平均灰度大小差異減小，標(biāo)準(zhǔn)差為1.38，變異系數(shù)只有0.78%。由于樣本數(shù)較少，對(duì)兩組平均灰度進(jìn)行t檢驗(yàn)，計(jì)算結(jié)果t＞t0.05，P＜0.05，說明歸一化處理后的顯示圖像平均灰度的變異減小。結(jié)合變異系數(shù)的計(jì)算結(jié)果，顯示圖像灰度歸一化以后，病變組織顯示灰度一致性有很大的提高。

4 結(jié)束語

本文提出的灰度處理方法，有效地降低了CT膠片圖像數(shù)字化后帶來的灰度不一致性，處理快速簡便，提高了圖像內(nèi)容顯示的準(zhǔn)確性，作為醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫中必要的圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)，有利于圖像的識(shí)別和診斷。

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(本文編輯: 劉龍平)

The Application of Grey Scale Normalization on Sinus CT Image

ZHU Hao-dong, CHEN Ying, GONG Zhu-lin, ZHANG Lu． Computer Science Department of Medical School, Shanghai Jiaotong University, shanghai 200025

ObjectiveTo design a rapid and effective grey scale normalization method on sinus CT images, which is used to eliminate or reduce the inconsistency of sinus CT image grey scale result from different settings of imaging factors．MethodsAfter preliminary digitalized image processing, relative optic density transformation for grey scale are applied． We get grey scale normalized images and analyze the grey scale of before and after transformation images and pathological changed tissue regions for assessment of accuracy and consistency．ResultsAfter relative optic transformation, the mean and variance value of same pathological changed tissue grey scale are tend to more consistency．ConclusionThe method has high operational speed and little outside influence, is helpful to followup image operation such as image recognition and image retrieval．

Sinus CT Image; Grey Scale Normalization; Digital Scan; Relative Optic Density(ROD)

R765.4; R445.3

A

10.3969/j.issn.1672-

2015-03-26

朱浩棟

5131.2015.05.006